Guido Bettiol était pilote motocycliste et journaliste motocycliste, chantre inoubliable du monocylindre quatre temps.
Il a écrit aussi, plus tard, des articles dans des revues informatiques.
Voici un article paru dans la revue « Pom’s », numéro 19, juillet-août 1985.
L’intelligence Artificielle
Guido Bettiol
Nous allons parler. ici, d’intelligence artificielle. La première chose à faire, puisque nous nous supposons intelligents, est de définir ce que « parler » et » intelligence » veulent dire.
« Parler » ici signifie « communiquer une information ». On transmet une information travers un système de communication. Un système de communication est composé de trois éléments: un émetteur, le moyen utilisé et un récepteur. Si pour une raison quelconque le récepteur reçoit l’information déformée, on peut dire qu’il n’y a pas eu communication, donc qu’on n’a pas « parlé ». Par exemple, si vous utilisez la parole comme moyen et si vous parlez auvergnat à un chinois, il ne « recevra » pas, donc vous avez émis des sons, mais vous n’avez pas « parlé » (d’après la définition précédente). La plupart des problèmes d’incompréhension (information déformée) viennent de l’utliisation des mots abstraits. Ceux-ci sont des commodités du langage qui réunissent un ensemble d’actions ou de qualités. Rapidité « contient » une caractéristique de déplacement, « Blancheur » réunit une des caractéristiques des objets blancs. On voit donc, qu’au delà du mot abstrait, il y a quelque chose de tout à fait réel, de physique et de bien définissable.
Dans tous discours autres que des propos de bistrot et particulièrement dans des conversations scientifiques, les mots abstraits doivent tre définis au préalable (vous allez rire, mais il est parfois bien utile de définir même les mots non abstraits).
Ce préambule n’est sûrement pas inutile, car nous abordons quelque chose de plus complexe: définir des mots abstraits, dont tout le monde est convaincu de bien connaître la signification.
Commençons par « Intelligence « . nous verrons plus loin le mot « Amour ».
L’évolution simulée
Dans le livre de Fogel, Owens et Walsh (voir bibliographie), on trouve une méthode pour simuler sur un ordinateur, ce que nous appelions l’intelligence. Leur premier soin a été de définir l’intellîgence. C’est la moindre des choses si on veut savoir comment faire fonctionner le modèle. « L’intelligence est la capacité de toute entité capable de décision d’atteindre un succès total ou partiel en poursuivant une grande quantité de buts dans des circonstances très différentes ». Nous voyons déjà qu’il faut faire une distinction entre la connaissance et l’intelligence. Celui dont la culture et les connaissances sont étendues n’est pas automatiquement intelligent; par contre, celui qui sait utiliser son savoir pour atteindre un but l’est.
Fogel et ses amis ont voulu simuler un comportement intelligent sur une machine et ont défini son intelligence, donc l’intelligence artificielle, comme la manière d’atteindre un but par un moyen auquel l’homme n’aurait pas pensé.
Ils ont pris comme point de départ le phénomène de l’évolution de la vie sur terre et ils ont rentré ce schéma de fonctionnement dans l’ordinateur. Ils ont établi un modèle qui est la représentation mathématique de l’organisme à étudier. Le comportement de ce modèle simule une caractéristique essentielle du comportement d’un homme dans une situation précise. Ce qui est important. est que ce modèle s’automodifie, donc évolue, pour obtenir une sortie qui corresponde au but. La place manque ici pour en parler plus longuement, ces explications sont du type « vite fait sur le gaz » (voir leur livre). Avec cette approche on peut vraiment parler d’intelligence.
Les systèmes experts
Un système expert est un programme qui permet, à une grande variété de gens, d’avoir accès à des informations de haut niveau. Un système expert ne rendra pas intelligent un « crétin », ni ne donnera une for·mation à celui qui n’est pas un spécialiste, mais il permettra à quelqu’un qui pose déjà une certaine connais de la matière traitée, de résoudre des problèmes qui auraient demandé la consultation d’un grand nombre de spécialistes. Il trouvera peut-être, même, une solution qu’un groupe de spécialistes n’aurait pas trouvée, car une seule entité (l’ordinateur) traite les données de tous les spécialistes.
Un système expert est un logiciel diviséen deux parties: la base de données et le moteur d’inférence.
Tout le monde sait ce qu’est une base de données, mais détruisons tout de suite un mythe: les bases de données ne sont pas intelligentes, elles sont tout à fait stupides, mais la masse de données qu’elles contiennent est précieuse. Reste à les utiliser « intelligemment ». Le moteur d’inférence (d’après le Larousse, l’inférence est une « opération intellectuelle par laquelle on passe d’une vérité â une autre vérité, jugée telle en raison de son lien avec la première ») est donc un programme qui pose une question et reçoit une réponse. Il va alors chercher la réponse dans la base de données, en utilisant les règles qu’il possède.
Un système expert est-il intelligent? En quelque sorte, oui.
Un homme qui dispose des mêmes données appliquera théoriquement le même raisonnement, mais en pratique il utilisera des simplifications dues a ses propres connaissances et a son conditionnement. La force des machines est la stupidité bornée de la démarche systématique, comme la force de la police est la routine!
Que peut-on faire avec un Apple dans cette galère ? Compte tenu de la faible capacité mémoire, due a l’adressage limité du microprocesseur 8 bits, on ne peut pas aller très loin. La mémoire virtuelle augmente tout de même les possibilités.
Quelle que soit la complexité de leurs règles, une chose est commune aux systèmes experts: ils ne peuvent pas modifier eux-mèmes leurs règles en fonction de l’évolution des questions / réponses. Or la première nécessité d’un système qui se veut intelligent est de pouvoir modifier sa structure interne pour simuler le processus d’apprentissage.
Sur Apple on peut utiliser un système expert, commercialisé par MVP (voir la bibliographie), écrit en Forth. Il est fourni avec le source, est totalement transparent, peut être modifié (bon courage…) et enfin il est nettement plus rapide que le Basic.
Un exemple pratique
Les langages du type LISP sont bien adaptés aux problèmes d’intelligence artificielle; cependant, il faut programmer le moteur d’inférence.
Le langage Prolog a un énorme avantage: il EST un moteur d’inférence. Nous parlerons, ici, de micro Prolog, qui est anglais et assez proche du standard d’Edimbourg. Il est sous CP/M et nécessite une carte 280.
Passons maintenant à un exercice périlleux en revenant au problème des mots abstraits. Nous allons batir un programme a travers lequel on définira le mot « Amour ». Bien que tout le monde soit convaincu d’en connaître la signification, il est certain que la base de données « concrètes », formée de mots non abstraits que ce programme construira, étonnera plus d’un d’entre nous.
Le programme demande de définir l’amour. On peut répondre avec un mot abstrait ou avec un mot non abstrait. Si le mot est abstrait on en demande la définition, qui doit ètre un mot non abstrait. On demande ensuite d’associer ce dernier mot a une des deux « sources » possibles: SEX et BIO. Ainsi, on a construit deux tables: une avec un mot non abstrait associé à SEX ou BIO, l’autre avec un mot abstrait. qui a son tour est défini par un mot non abstrait, le tout associé a SEX ou BIO. On pourra ensuite lister ces tables et les étudier. L’interprétation des résultats est encore un autre problème, et elle n’est pas envisagée ici.
On lance « question. » et la réponse est affectée a la variable X.
Ensuite « tri X » est appelé qui a son tour appelle « abs X » (comme s’il s’agissait de subroutines) lequel vérifie si le mot entré fait partie de l’en semble de Faits « abstrait… », (ici on a rentré seulement très peu de Faits, mais cet ensemble devrait en réalité contenir TOUS les mots ou expressions abstraites avec lesquels on risque de définir « amour »).
Avec les résultats de ce dernier test, on revient en arrière. Si le mot entré était abstrait. on suit la branche « then », donc « definir-abs X », qui demande un mot non abstrait. On passe ensuite a « analogie X Y » pour l’association avec SEX ou BIO et on augmente la base de données d’un nouveau fait. Ces Faits sont réunis par la relation « love », alors que les premières définitions sont réunies par la relation « amour ».
Le listing 3 illustre le fonctionement de ce programme. A noter que la première réponse, « a coté de ses pompes », bien que composée de mots non abstraits, est une expression abstraite et n’aurait pas du être rentrée.
Le listing 4 est la liste des nouveaux faits que l’on vient de créer. Ils sont réunis sous les relations « amour » et « love ».
Voilà, notre ordinateur nous a permis de voir comment définir un mot abstrait sans équivoque et d’une manière reproductible. Ceci est certainement le premier pas à faire pour une approche de l’intelligence artificielle qui se propose d’explorer le cerveau humain et sa façon de raisonner. Le but, à long terme, est de reproduire ce fonctionnement.
Jusqu’où peut aller l’Apple avec micro-Prolog? Le problème est toujours le même: la taille mémoire disponible et la vitesse. Cependant, on peut aller assez loin, puisqu’on peut utiliser la mémoire virtuelle pour stocker les données.
Bibliographie
Les langages
Système expert en Forth distribué par MVP (Mountain View Press). PO Box 4656. Mountain View, CA 94040, USA. Une disquette pour Apple et un manuel de 60 pages pour $100.
ProloglI est distribué par la Société Prologla, 278 rue St. Pierre. 13005 Marseille. tél. (91) 41 48 49. Trois disquettes et le manuel. 2965 Frs TTC.
mlcro-Prolog est distribué par LPA (Logic Programming Asted Ltd. ), 10 Bumtwood Close, London SWIB 3JU, Grande Bretagne. Une disquette sous CP/M Z80 pour Apple, un manuel de 250 pages et le un livre: micro-Prolog, Programming in L c, Clark et McCabe, le tout pour $195.
Les livres
Introduction aux systèmes experts, Michel Gondran, Eyrolles. Il donne une vue d’ensemble du sujet et possède une belle bibliographie.
Artifical Intelligence through simulated evolution. Fogel, Owens et Walsh, John Wiley and Sons,1966. Un livre passionnant de « haut niveau ».
Artifical Intelligence: an evolutionnary idea, par Michael Wimble, parts 1 et 2, BYTE, mai et Juin 1977. Organigramme d’une étude â partir du livre Artificial Intelligence.. de Fogel et al. cité ci-dessus. Cet article est très intéressant. Il n’est sans doute pas inutile de citer la conclusion de Wimble: · »D’aprèq mon expérience personnelle: n·exposez pas cette technique â n’importe qui et n »importe quand. Beaucoup de gens ont peur des ordinateurs comme ils ont peur de tout ce qu’ils ne comprennent pas et leur enthousiasme n’est peut-être pas égal au vôtre » (c’était en 77): les mentalités ont peut-étre évoluées mais ce n’est pas si sûr que ça!
J’ai récupéré le texte de l’article pour vous en faciliter la lecture. Vous le trouverez, avec les listings des programmes, en pages 35 et suivantes du numéro de 19 de « Pom’s ».
Les numéros sont disponibles, à la date de rédaction de cet article, sur http://sbm.ordinotheque.free.fr/apple/poms/
Et vous pouvez télécharger le numéro 19 en entier:
Je rajouterai que j’ai beaucoup d’admiration pour Guido Bettiol, l’homme qui murmurait à l’oreille des monos. Et, la première fois que j’ai vu un de ses articles dans Pom’s, j’ai reconnu, dès les premiers mots, son style, avant d’aller chercher la signature.
Il est l’auteur, avec Pierre Barret, de quelques ouvrages sur la moto, dont « Toute la moto », que vous trouverez encore en vente sur des sites Internet.
Guido Bettiol est décédé le 30 juin 1992 à Saint-Gilles à l’age de 67 ans. Il était né en Italie le 9 février 1925. Si les informations que j’ai pu recueillir sont exactes, il était gravement malade, et a mis volontairement fin à ses jours.
STTL, Guido…
